应对洗钱网络的隐蔽帮凶“钱骡”

根据认知程度与主观意图，钱骡可分为以下几类，需采取针对性防控策略：

蓄谋型钱骡——由诈骗者本人或同谋者专门为洗钱开设的账户。此类账户持有人明确知晓账户参与代收代转资金，通常以牟利为主要动机。

招募型钱骡——账户原属合法用户，但其所有者在知情的情况下开始参与洗钱活动。这类用户可能受虚假承诺引诱或胁迫卷入骗局，也可能被说服相信自身行为合法。其动机可能为了轻松获取收益，或误认为自己正在协助正当金融活动。 

不知情钱骡——账户本身真实合法，但持有者因受骗在不知情状态下参与资金转移。此类用户完全未意识到自己卷入犯罪活动，其动机并非出于恶意，可能误以为在帮助朋友或合法企业。

欺诈资金在钱骡网络中的流转路径

下图展示了资金通过钱骡网络转移的典型模式。在接收欺诈资金前，钱骡账户持有者会随意进行小额收支制造交易记录。在此背景下，欺诈受害者汇出的1万美元款项将呈现异常交易特征，可作为有效的欺诈识别指标。

识别钱骡的黄金标准：360度全方位身份视图

从日常海量的交互与交易中，区分合法活动与可疑行为往往极为复杂。虽然企业更容易识别自身客户交互中的模式，但当涉及外部实体、尤其是资金流向银行直接监管范围之外时，追踪相关模式便成为难题。 

想要有效识别和阻止更多钱骡账户，需要从数字身份、物理身份、相关属性、事件和行为，以及各方的账户、互动和交易等全面地了解相关各方。
具备前瞻性的企业应采取以下三个步骤，构建客户身份的360度全景视图：

1. 多维度关联洞察

多维度分析是构建有效反诈策略的重要差异化要素。更高效的防范方法不应局限于金融交易数据，而应利用更广泛的数据信息，从而更有效地拦截钱骡账户，有效阻断欺诈资金流动。 

多种解决方案可协同运作，整合物理、数字及电子邮箱等多维度的洞察，形成强有力的全方位视角，助力企业识别与预防钱骡活动。

2. 运用全球跨行业智能情报

律商风险全球数字身份网络（LexisNexis® Digital Identity Network® ）汇集全球数千家企业的共享情报，构建了全球顶尖的数字身份情报库，其功能随着每笔交易的进行而不断增强。

该网络能有效揭示跨多家机构或企业的钱骡运作模式，使企业不仅能基于交易本身，更能基于交易实体的行为特征及其所用设备、电话号码之间的隐蔽关联，做出更精准的风险评估。

3. 利用机器学习模型识别可疑模式

基于机器学习构建的钱骡模型，通过持续的模式分析、规则建模与优化，整合来自广泛多元化的情报网络洞察，预测账户被用于钱骡活动的可能性，确保企业能充分挖掘数据驱动的解决方案潜力。

我们的专业服务团队可负责该机器学习钱骡模型的开发、训练与测试，并协助客户识别和应对其可能面临的独特欺诈威胁，必要时甚至从欺诈者视角出发，尽可能阻断其犯罪活动。

识别更多钱骡账户，推动反诈成效迈向新高度

全球众多前瞻性机构和企业正借助律商联讯风险信息（LexisNexis® Risk Solutions） 的技术，在识别钱骡账户和保护消费者方面不断取得突破。

深入了解钱骡运作模式，了解前瞻性组织如何打击钱骡账户来遏制欺诈资金的流动。